Главная страницаКатегория pythonГлубокое погружение в искусственный интеллект — магистерская программа

Глубокое погружение в искусственный интеллект — магистерская программа

Name: Глубокое погружение в искусственный интеллект — магистерская программа
Price: 12.5 USD
Rating: 2.1 (7 reviews)

Deep Dive into Artificial Intelligence - The Master Program

udemy

★2.1 (всего оценок - 7)

Продолжительность

11 ч 33 мин

Категория

Python

Количество уроков

43 Видео

Дата добавления

5 дек. 2022 г., 22:43

Язык

Английский

Дата выхода

15 сент. 2022 г., 00:00

Дата обновления

29 апр. 2026 г., 16:34

Глубокое погружение в искусственный интеллект — это продвинутая магистерская программа, которая помогает начинающим и опытным специалистам системно освоить ИИ, машинное обучение, глубокое обучение и работу с данными. Курс сочетает теорию, практические демонстрации и пошаговые разборы рабочих процессов, позволяя быстро переходить от базовых концепций к реальным проектам.

Кому подходит эта магистерская программа

Программа разработана для тех, кто хочет последовательно и глубоко освоить искусственный интеллект — от концепций до продвинутых инструментов и алгоритмов.

Студенты технических специальностей, которые хотят укрепить компетенции в ИИ.
Начинающие специалисты в анализе данных, машинном обучении и разработке.
Инженеры и разработчики, стремящиеся перейти в сферу искусственного интеллекта.
Профессионалы, которые хотят масштабировать свои навыки и освоить современные технологии.

Что вас ждет в программе

Курс включает обширный набор модулей, которые позволяют постепенно формировать глубокое понимание ИИ и практических методов работы с данными.

Основы искусственного интеллекта и машинного обучения

Введение в AI и ключевые направления развития
Основы машинного обучения и глубокого обучения
Рабочий процесс ML и подготовка данных
Контролируемое и неконтролируемое обучение
Моделирование временных рядов
Ансамблевые методы
Рекомендательные системы

Наука о данных и аналитика

Методы статистического анализа
Бизнес-аналитика и интерпретация данных
Обзор аналитики и применение в проектах

Python для искусственного интеллекта

Настройка среды и основы языка
Математические и научные вычисления
Pandas для обработки данных
matplotlib для визуализации
Веб-скрейпинг с BeautifulSoup
Интеграция Python с Hadoop MapReduce и Spark

Машинное обучение на практике

Scikit-Learn для построения моделей
Обработка естественного языка (NLP)
Предварительная обработка данных
Разработка и отбор признаков
Классификация и кластеризация

Глубокое обучение и нейронные сети

Введение в TensorFlow
Нейронные сети с Keras
Сверточные нейронные сети
Рекуррентные нейронные сети
Автоэнкодеры
Ограниченные машины Больцмана (RBM)

Преимущества программы

Пошаговые практические демонстрации
Актуальные технологии и современные библиотеки
Широкий охват тем от основ до продвинутых моделей
Подходит даже тем, кто не работал с Python, но имеет опыт программирования
Сильный фокус на практические навыки и реальные задачи

Итог

Эта магистерская программа даст вам фундаментальные знания и практические инструменты для развития в сфере искусственного интеллекта, анализа данных и глубокого обучения. Вы сможете уверенно применять методы ML/AI, создавать модели и работать с современными технологиями, востребованными на рынке.

Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум

Урок 1. 00:22:04
1. Introduction to Artificial Intelligence
Урок 2. 00:20:41
2. Demo Introduction to Artificial Intelligence
Урок 3. 00:25:11
3. Demo Model Evaluation
Урок 4. 00:24:31
4. Demo Perceptron
Урок 5. 00:07:13
01. Overview of Data Science
Урок 6. 00:06:05
02. Overview of Data Analytics
Урок 7. 00:46:49
03. Demo Overview of Data Analytics
Урок 8. 00:11:01
04. Statistical Analysis and Business
Урок 9. 00:41:49
05. Demo Statistical Analysis and Business
Урок 10. 00:02:15
06. Python Environment Setup and Essentials
Урок 11. 00:12:01
07. Mathematical Computing with Python
Урок 12. 00:22:16
08. Demo Mathematical Computing with Python
Урок 13. 00:09:18
09. Scientific Computing with Python
Урок 14. 00:18:14
10. Demo Scientific Computing with Python
Урок 15. 00:04:25
11. Data Manipulation with Pandas
Урок 16. 00:26:34
12. Demo Data Manipulation with Pandas
Урок 17. 00:07:45
13. Machine Learning with Scikit-Learn
Урок 18. 00:02:52
14. Natural Language Procssing with Scikit Learn
Урок 19. 00:04:19
15. Data Visualization in Python using Matplotlib
Урок 20. 00:05:32
16. Web Scraping with BeautifulSoup
Урок 21. 00:05:32
17. Python Integration with Hadoop MapReduce and Spark
Урок 22. 00:09:40
01. Overview of Machine Learning
Урок 23. 00:11:39
02. Data Preprocessing
Урок 24. 00:45:53
03. Demo Data Preprocessing
Урок 25. 00:07:15
04. Supervised Learning
Урок 26. 00:26:11
05. Demo Regression
Урок 27. 00:02:34
06. Feature Engineering
Урок 28. 00:23:16
07. Demo Feature Engineering
Урок 29. 00:09:46
08. Supervised Learning Classification
Урок 30. 00:43:31
09. Demo Classification
Урок 31. 00:03:30
10. Unsupervised Learning
Урок 32. 00:02:45
11. Time Series Modeling
Урок 33. 00:06:33
12. Ensemble Learning
Урок 34. 00:07:14
13. Recommender Systems
Урок 35. 00:10:16
14. Text Mining
Урок 36. 00:35:59
1. Deep Learning with Keras and TensorFlow
Урок 37. 00:20:12
2. Demo Introduction to Deep Learning
Урок 38. 00:13:31
3. Convolution Network
Урок 39. 00:28:33
4. Demo Convolutional Network
Урок 40. 00:16:27
5. Recurrent Neural Network
Урок 41. 00:38:03
6. Demo Recurrent Neural Network
Урок 42. 00:02:14
7. Restricted Boltzmann Machine (RBM)
Урок 43. 00:02:04
8. Autoencoders

Автор - udemy

udemy

Udemy - одна из самых больших площадок в мире по доставке обучающего контента от разных авторов всего мира. Присутсвуют курсы практически на любую тему.

+198